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Statistics
Chapter 9: Hypothesis Testing
9.8:
仮説:受け入れるか拒否しないか?
仮説検定の結果は、帰無仮説を棄却するか、棄却しないことにつながります。この決定は、データの分析、適切な検定統計量、適切な信頼水準、棄却限界値、およびP値に基づいて行われます。しかし、帰無仮説を棄却できないという証拠がある場合、帰無仮説を「受け入れる」と言うのは正しいのでしょうか?
帰無仮説が棄却されないことを示すには、帰無仮説を「受け入れる」方法と帰無仮説を「棄却しない」方法の 2 つがあります。表面的には、これらのフレーズはどちらも同じ意味ですが、統計では意味が多少異なります。「帰無仮説を受け入れる」というフレーズは、帰無仮説が本質的に真実であり、それが証明されていることを暗示しています。しかし、仮説検定は、対立仮説を支持する十分な証拠がないという情報を提供するだけであり、したがって帰無仮説を棄却することはできません。帰無仮説は証明できませんが、仮説検定は仮説が真であるという仮定から始まり、最終結果は帰無仮説の棄却の失敗を示します。したがって、「帰無仮説を受け入れる」のではなく、「帰無仮説を棄却しない」と述べることを常にお勧めします。
仮説を「受け入れる」ということは、与えられた仮説が証明されたことを意味する場合もあるため、さらに研究する必要はありません。それにもかかわらず、新しい科学的証拠が既存の研究に異議を唱えることが多いため、それは決して当てはまりません。ウイルスや化石の発見、絶滅したと推定される種の再発見、刑事裁判、新規薬物検査は、仮説の検証と同じ原則に従っています。そのような場合、仮説を「受け入れる」ことは深刻な結果につながる可能性があります。
実験では、感染した植物を持つ農場に広く適用可能な殺虫剤を投与します。
この殺虫剤は、施用後、健康な植物の数を増やすことが期待されています。しかし、実験の最後には、健康な植物と感染した植物の割合は同じままでした。
ここでは、殺虫剤には効果がないという帰納仮説が成り立つように思われますが、仮説を受け入れるべきか、それとも否定しないべきか。
この仮説を受け入れると、殺虫剤は効果がなく、植物の健康を改善することはできません。
この決定は、実際には、観察された結果に対する他のもっともらしい説明を見落としています。
この場合、規定されていない量や濃度の殺虫剤を使用しても効果がなかった可能性があります。
殺虫剤では対象とできないものに植物が感染している可能性があります。
帰無仮説を棄却しないということは、期待された効果または観察された効果について十分な証拠がないことを意味します。
今日、科学者が帰無仮説を受け入れていたら、植物ウイルスの発見や多くの絶滅種の再発見は不可能だったでしょう。
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